Size: a a a

Data science [ru]

2020 April 18
Data science [ru]
источник
2020 April 19
Data science [ru]
Философия затворничества: как удаленная идентификация выручает нас в непростое время
https://m.habr.com/ru/company/smartengines/blog/497760/
источник
2020 April 20
Data science [ru]
Грамотное отслеживание взаимосвязи между поведением пользователей в онлайне и оффлайне может не только повысить продажи, но и сэкономить бюджет. Как связать поведение пользователей в сети с их покупками в магазинах?

⏰ В среду, 22 апреля в 19:00 (мск) ребята из ProductStar проводят бесплатный онлайн-интенсив: «Построение ROPO-отчета: как интернет-реклама влияет на оффлайн покупки?»

👩‍🏫 Кто выступит?

Анна Иванова, руководитель отдела аналитики в OWOX

👨‍🏫 О чем пойдет речь?

— Обсудим, какие задачи решает ROPO-отчет и для чего он нужен.
— Поговорим о существующих ключевых точках сбора данных.
— Выясним, какие инструменты необходимы для внедрения ROPO-отчета.
— Разберемся, как визуализировать собранные данные и применять их в дальнейшем.

🔥 Два самых активных участника вебинара получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar.

Участие бесплатное, но регистрация обязательна.

Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarAnalyticsBot
источник
Data science [ru]
Какие люди отвечают за развитие технологий и трансформацию ВТБ, какие проекты они запускают и кого ищут к себе в команду – рассказываем в серии роликов проекта Fintech Talks.

https://youtu.be/wUQ9DSJHnt8
источник
2020 April 21
Data science [ru]
​​В 1962 году трое мужчин обманули охрану и смогли покинуть «Алькатрас» — тюрьму, из которой невозможно сбежать. Следователи решили, что мужчины утонули после бегства, однако спустя почти 60 лет нейросеть от компаний Identv и Rothco, проанализировав миллионы фото, «опознала» двоих преступников на снимке 1975 года. То, что оказалось неподвластным человеку, сделал искусственный интеллект.

Какие еще возможности открывает Deep Learning, расскажут преподаватели SkillFactory на курсе по нейросетям. Осваивайте machine learning, Data Engineering и менеджмент, чтобы решать интересные задачи и расти профессионально. В течение 10 недель вы изучите фреймворки TensorFlow и Keras, научитесь работать со сверточными нейросетями и сможете их оптимизировать; в конце обучения проводится хакатон на реальных датасетах.

🚀Давно присмотрели курс, но откладывали обучение? Самое лучшее время, чтобы начать – сейчас! Забирайте курс со скидкой: https://clc.to/yLWZvw
источник
2020 April 22
Data science [ru]
RNNLM, Word2vec, GloVe и fastText. История создания, варианты использования, преимущества и недостатки четырёх моделей обработки естественного языка.
https://proglib.io/p/obzor-chetyreh-populyarnyh-nlp-modeley-2020-04-21
источник
2020 April 23
Data science [ru]
Три подводных камня машинного обучения и как их избежать
https://habr.com/ru/company/sciberia/blog/498310/
источник
2020 April 24
Data science [ru]
Наука о данных это междисциплинарная область, призванная извлекать, визуализировать и генерировать знания из данных. Профессионалы, работающие в этой области, должны обладать комбинацией компетенций в сфере математики, статистики, информационных технологий с целью успешного внедрения проектов по анализу данных, в которых постоянно растет запрос на профессионалов, обладающих способностью успешно применять эти знания различных областях от бизнеса до государства.
Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке.
источник
Data science [ru]
Анализ библиотеки ИИ ботов из Quake 3
https://m.habr.com/ru/post/498698/
источник
2020 April 25
Data science [ru]
С приходом в Россию мессенджера Telegram и ограничением Роскомнадзора, каждый пользователь узнал о VPN и всех его прелестях. Сервисов, которые скрывают ваш фактический IP адрес, подменяя его на другой, существует великое множество, но не все они обеспечивают должную безопасность и скорость соединения.
VPN (Virtual Private Network) означает в переводе с английского «виртуальная частная сеть». VPN это своего рода туннель, который прокладывается между двумя местами в сети. Снаружи никто не видит, чем вы там занимаетесь. VPN шифрует все выходящие данные, используя свои IP. В большинстве случаев пользователи могут сами выбрать своё физическое местоположение сервера. Таким образом никто не узнает где вы находитесь и что делаете в сети.
Самое главное в выборе VPN - забыть о сомнительных бесплатных сервисах. Во время использования бесплатных VPN вы сами становитесь продуктом продажи. Ваши данные не защищены и более того, они находятся под угрозой. Правильный VPN должен быть безопасный и быстрый.
источник
Data science [ru]
источник
Data science [ru]
Как пояснить разницу между разными IT-специальностями не специалисту? Инженер («железячник») – он как хирург, посмотрит внутрь организма, исправит проблемы, может даже улучшить что-то. Программист похож на священника и учителя – он заботится о душе и знаниях. А столь привычный всем в офисах сисадмин – это уровень сиделки: «поставит укол», даст «таблетку», поддержит текущее состояние
источник
2020 April 26
Data science [ru]
источник
Data science [ru]
Как понять ценность продукта для пользователей? Самый эффективный показатель — продуктовые метрики.

⏰ В среду, 29 апреля в 19:00 (мск) ребята из ProductStar проводят бесплатный интенсив для начинающих аналитиков: «Простыми словами о метриках».

👩‍🏫 Кто выступит?

Михаил Морозов, Analytics Team Lead в Skyeng

👨‍🏫 О чем пойдет речь?

— На вебинаре вместе с Мишей поговорим, какие бывают метрики у продукта.
— Расскажем на пальцах, что такое распределение метрики и зачем его оценивать.
— Разберём, как прогнозировать метрики, когда никто ни в чём не уверен.
— На примере Skyeng покажем, как распределение метрик помогает аналитику сделать крутой прогноз и оценить влияние новых фич.

🔥 Два самых активных участника вебинара получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar.

Участие бесплатное, но регистрация обязательна.

Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarAnalyticsBot
источник
Data science [ru]
источник
Data science [ru]
Гайд по собеседованию для программистов.                                    Часто талантливые программисты не любят много писать. Хороший код должен содержать минимально возможное количество строк. При составлении резюме — это не всегда верно. Здорово, если описание опыта содержит несколько предложений о проектах, в которых вы участвовали, зоне ответственности, используемых технологиях и результатах работы. Если компания, в которой вы работаете, не очень известная, лучше добавить одно-два предложения о том, чем она занимается. Если имя на слуху — достаточно названия и ссылки на сайт.

Бывает, что при составлении резюме, разработчик ориентируется на технического специалиста. Например, такое описание опыта разработчика драйверов под операционную систему windows: C/C++, Asm, x86, x64, DDK, WDF, WDM, не всем рекрутерам позволит распознать правильного кандидата. С точки зрения же программиста — этого вполне достаточно, чтобы понять специализацию. Пояснение „заклинаний“ кратким текстом поможет рекрутерам быстрее найти вас и правильно оценить.

Программисты не всегда правильно преподносят свой опыт и ожидания от новой работы. Умение емко и четко рассказать о своем опыте, расставить правильные акценты — важная часть интервью. Отдельная тема — ответ на вопрос „чего вы ждете от новой работы?“, часто его сложно добиться. Важно помнить всем известную истину: собеседование — это двойная продажа (компания продает себя кандидату и наоборот). Если вы согласились на интервью, поищите информацию о компании, будьте вежливы и доброжелательно настроены, проявляйте заинтересованность, будьте пунктуальны.

Онлайн-репутация становится все более важным критерием найма. Высокий рейтинг на Stackoverflow, Kaggle, открытые репозитории на GitHub — информация, которую полезно добавлять в резюме. Она может позволить компаниям быстрее понять ваш профессиональный уровень и, возможно, сразу позвать на техническое интервью, вместо выполнения входного тестового задания.
источник
2020 April 27
Data science [ru]
источник
Data science [ru]
источник
2020 April 28
Data science [ru]
​​Алгоритм Рутисхаузера
Данный алгоритм является одним из наиболее ранних. Его особенностью является предположение о полной скобочной структуре выражения. Под полной скобочной записью выражения понимается запись, в которой порядок действий задается расстановкой скобок. Неявное старшинство операций при этом не учитывается.
источник
Data science [ru]
На бесплатном уроке рассмотрим класс MPP-баз на примере базы Greenplum и построим небольшое хранилища данных на основе этой базы. На занятии:
- обсудим, что такое аналитические базы и для чего они нужны
- рассмотрим, чем DWH отличается от просто большой базы
- узнаем, что такое Greenplum
- построим несколько слоев обработки данных с использованием Greenplum

Пройдите вступительный тест и записывайтесь по ссылке: https://otus.pw/5Uws/
Успейте присоединиться к группе пока действует максимальная скидка!
источник